Публикации |
|
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья |
|
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья |
|
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья |
|
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья |
|
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья |
|
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья |
|
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья |
|
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья |
|
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья |
|
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья |
|
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья |
|
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья |
|
End-to-end 64G FC NAFA, статья |
|
Computational Storage, статья |
|
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья |
|
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья |
|
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья |
|
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья |
|
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья |
|
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья |
|
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья |
|
Compute, Memory и Storage, статья |
|
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью
, статья |
|
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья |
|
Intel® Agilex™ FPGA, статья |
|
Weka для AI-трансформации, статья |
|
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья |
|
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья |
|
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья |
|
Что такое современный HBA?, статья |
|
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья |
|
НРС – эпоха революционных изменений, статья |
|
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья |
|
Зональное хранение данных, статья |
|
За пределами суперкомпьютеров, статья |
|
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья |
|
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья |
|
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья |
|
IPsec в пост-квантовую эру, статья |
|
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья |
|
Обзоры |
|
Все обзоры в Storage News |
|
Тематические публикации |
|
Flash-память |
|
Облачные вычисления/сервисы |
|
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных |
|
Современные СХД |
|
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством |
|
Рынки |
|
Sybase пересматривает концепцию массовой параллельной обработки, повышая быстродействие, масштабируемость и архитектурную гибкость аналитических средств
15, ноябрь 2010
Sybase, Inc., компания в составе SAP®, объявила о выпуске Sybase® IQ 15.3 для клиентов, участвующих в бета-тестировании. В состав Sybase IQ 15.3 включена платформа распределенной обработки запросов PlexQ Distributed Query Platform - архитектура массовой параллельной обработки (MPP), ускоряющая выполнение особо сложных запросов путем распределения нагрузки между множеством компьютеров в грид-конфигурации. В отличие от MPP-архитектур без разделения ресурсов, PlexQ использует подход с полным разделением ресурсов, обеспечивающий динамическое управление порождаемой запросами нагрузки и ее балансировку между всеми вычислительными узлами MPP-конфигурации Sybase IQ. Автоматический балансировщик PlexQ постоянно перераспределяет нагрузку с целью исключить соперничество пользователей за системные ресурсы, обеспечивая тем самым предсказуемое быстродействие, достаточное для целого спектра параллельных нагрузок.
Используя MPP-архитектуру с полным разделением ресурсов, платформа распределенной обработки запросов PlexQ в составе Sybase IQ 15.3 превосходит традиционные MPP-архитектуры без разделения ресурсов в части параллелизма, качества обработки произвольных запросов самообслуживания и независимого горизонтального масштабирования вычислительных мощностей и мощностей хранения. Благодаря этой архитектуре PlexQ с избытком удовлетворяет требованиям соглашений об уровне сервиса (SLA): простой и гибкий процесс выделения ресурсов позволяет выполнять группировку узлов в виде унифицированных образов, которые могут назначаться разным профилям приложений.
Платформа распределенной обработки запросов PlexQ в составе Sybase IQ 15.3 предлагает следующие преимущества:
- исключительное быстродействие: пользователи могут объединять мощь множества вычислительных ресурсов в среде Sybase IQ PlexQ для одновременного выполнения даже самых ресурсоемких запросов;
- улучшенная масштабируемость: системные администраторы имеют возможность легко и экономически эффективно выполнять горизонтальное масштабирование системы по мере увеличения объемов данных и сложности запросов, наращивая число узлов любыми массовыми аппаратными средствами;
- архитектурная гибкость: системные администраторы могут быстро и легко создавать логические группы из подмножеств вычислительных ресурсов в ответ на меняющиеся требования пользователей.
"Sybase продолжает подтверждать свои передовые позиции в области аналитики, разрабатывая и совершенствуя новаторские технологии баз данных, - заявил Джойдип Дас (Joydeep Das), директор направления аналитических продуктов компании Sybase. - MPP-системы без разделения ресурсов, выпускаемые большинством конкурирующих фирм, выполняют запросы последовательно, без адекватной балансировки нагрузки. Платформа распределенной обработки запросов PlexQ в составе Sybase IQ 15.3 - это новаторская MPP-архитектура, ускоряющая выполнение весьма сложных запросов, распределяя их между всеми узлами среды Sybase IQ PlexQ, и обеспечивающая повышенное быстродействие наряду с простотой развертывания и администрирования".
|
|